Internet Explorer 서비스 종료 안내

Internet Explorer(IE) 11 및 이전 버전에 대한 지원이 종료되었습니다.

원활한 이용을 위해 Chrome, Microsoft Edge, Safari, Whale 등의 브라우저로 접속해주세요.

리스트박스

합격 자소서

한국방송공사 / IT / 2021 상반기

지방대 / 컴퓨터공학과 / 학점 3.73 / 토익: 855, 토익스피킹: , 오픽: IM2, 기타: / 사회생활 경험: / 한국사검정시험: 고급, 컴퓨터활용능력: 1급, 기타: SQLD, 정보처리기사

보고있는 합격자소서 참고해서 내 자소서 작성하기닫기
마음에 드는 문장을 스크랩 할 수 있어요!
지금 바로 PC에서 이용해보세요.

최고 품질의 상품들을 지금보다 더 많은 소비자들이 여러 유통 채널에서 더욱 폭 넓고 쉽게...



1. KBS에 지원한 구체적인 동기는 무엇입니까? 본인의 직업 및 회사 선택기준, 입사 후 목표와 연계하여 기술해주십시오. [ 국민의 올바른 가치관 확립을 위해 ] 순전히 기업의 이익을 위해 일하기보다는 국가적 차원으로 도움이 되는 일꾼이 되는 것이 저의 목표입니다. 공영방송은 정확한 정보를 전달하는 것을 넘어서 국민의 가치관에 영향을 끼치는 중요한 역할을 합니다. 나아가 다른 나라에서 우리나라의 사상이나 문화를 판단하는 척도가 됩니다. 대한민국 국민을 대변하는 KBS에서 IT직 직원으로서 국민을 위한 방송에 일조하기 위해 지원합니다. 시청자뿐만 아니라 사내 타 부서 직원들 또한 IT직무의 고객이라고 생각합니다. 고객들의 원활한 업무 수행을 위해 시스템 인프라를 관리하고 방송시스템 업무를 지원하겠습니다. 이를 위해 타 직무에 대한 이해를 바탕으로 고객에게 필요한 서비스를 개발하고 장애 없는 시스템 운영에 힘쓰겠습니다. 2. 지원 직무의 핵심역량 중 본인이 남들보다 뛰어나다고 생각하는 역량은 무엇입니까? 해당 역량을 갖추기 위해 어떠한 노력을 했는지 구체적 근거를 들어 기술해주십시오. KBS의 정보시스템 및 디지털 서비스를 개발하기 위해서는 프로젝트 설계 및 개발 능력이 필요합니다. 저는 두 역량이 남들보다 뛰어나다고 생각하며 이를 위해 다음과 같이 노력했습니다. 첫째, 개발 능력을 위해 플리마켓 통합 웹 페이지 개발 , 건강 관리 안드로이드 애플리케이션 개발, 챗봇 머신러닝 프로젝트 등을 진행했습니다. 프로젝트 경험 외에도 프로그래밍 동아리에서 매주 일정량씩 알고리즘 문제풀이를 했으며 멘토로서 1학년 학생들에게 JAVA를 가르쳤습니다. 이처럼 프로그래밍 관련 활동을 다방면으로 수행하며 실력을 길렀습니다. 둘째, 시스템 설계능력을 함양하기 위해 교내 약국 관리 시스템을 개발한 경험이 있습니다. 폭포수 모델에 맞춰 유스케이스, 시퀀스 다이어그램 등 여러 다이어그램을 이용해 고객의 요구 사항을 분석, 설계하였습니다. 그리고 구현 결과에 블랙박스, 화이트박스 테스트를 진행했으며 유지보수계획서를 산출하는 등 여러 단계를 거쳐 하나의 프로젝트를 완수하였습니다. 이 경험을 통해 산출물을 바탕으로 프로젝트를 관리하는 방법과 시스템 구축 절차를 배울 수 있었습니다. 3. 공동의 목표를 위해 협업하는 과정에서 본인으로 인해 갈등이 발생해 과업 수행에 어려움을 겪었던 경험을 기술해주십시오. (갈등이 발생하게 된 원인, 문제 상황을 해결하기 위한 본인의 노력, 느낀 점, 결과 등을 포함하여 기술) [ 대화, 최고의 갈등 해결 방법 ] 웹 프로젝트를 진행하던 중 UI 개발 단계에 대해 팀원과 갈등이 발생했지만, 대화를 통해 객관적으로 상황을 판단하여 갈등을 해결한 경험이 있습니다. 저는 페이지별 기능 구현이 우선이라는 의견이었고, 팀원은 페이지별 UI까지 완료 후 다음 페이지를 만들어야 한다는 의견이었습니다. 먼저 서로의 의견을 듣고 객관적으로 판단하였습니다. ​팀원은 UI까지 완벽히 구현하지 않으면 중간에 빼먹는 부분이 있을 것이라고 하였고, 저는 UI의 중요성을 인정해주었습니다. 그 후, 저는 현재 기한이 2주 정도밖에 남지 않았다며 팀의 상황을 설명하고 UI가 아니라 기능이 채점 기준이라며 우선순위를 파악했습니다. 팀원은 결국 저의 의견을 존중해주었고 결국, 무사히 구현을 마치고 남은 시간 동안 여유롭게 UI에 몰두할 수 있었습니다. 갈등이 발생했을 때, 무조건 자신의 의견이 옳다고 밀어붙이지 않고 대화를 통해 객관적으로 해결해야 한다는 것을 깨달았습니다. 4. 본인이 가장 즐겨보는 유튜브 채널과 그 이유는 무엇입니까? [ 재미를 곁들인, 창의력과 과학 지식 함양 채널 ] 제가 가장 즐겨보는 유튜브 채널은 '공돌이 용달'입니다. 과학을 음악처럼 누구나 즐길 수 있게 하고자 신기한 과학 현상을 재미있게 설명해주는 채널입니다. 과학이 주된 주제지만 내용이 너무 무겁지 않고 영상의 길이도 짧아, 가볍게 보기 좋아서 평소 즐겨봅니다. 호기심을 유발하는 주제 선정에, 직접 실험을 통해 결과를 보여주고, 그림과 예시를 더해서 이해하기 쉽게 설명해줍니다. 인상 깊게 보았던 영상으로는 죽은 오징어에 간장을 부으면 OO한다, 북극에서 물이나 얼음을 함부로 먹으면 안 되는 이유 등이 있습니다. 원리를 알려주기 전, 혼자 고민해보며 창의력을 기를 수 있고 영상을 통해 과학 지식을 축적할 수 있습니다. 공돌이 용달 유튜브 링크 : https://www.youtube.com/channel/UCuPeQ50gyXAl_70p0UT7WAQ 5-1. 클라우드, AI(인공지능), 빅데이터(Big Data) 등 최신 IT분야가 KBS에서 어떻게 접목되고 활용되어야 할지 서술해주십시오. (600자 이내) 빅데이터 실시간으로 시청자 반응 분석 SNS 반응 분석 – 해시태그, 키워드 분석 네일 제작 시 클릭 수 기반으로 어떤 네일이 관심을 끄는지 군중의 환호, 표정 등 분석해서 하이라이트 편집 디즈니의 FVAE 인물 재연 컨텐츠 사망한 딸과 VR 컨텐츠 수화 [ 인공지능을 활용한 자동 수어 변환 시스템 ] 인공지능 기술을 활용하여 방송 내용을 자동으로 수어로 변환하는 기술이 도입된다면, 청각 장애인들이 좀 더 다채로운 방송을 접할 수 있을 것입니다. 이를 구현하기 위해서는 음성을 인식하여 정확하게 텍스트로 도출할 수 있어야 합니다. 하지만 아직 전 세계적으로 음성을 100% 완벽하게 인식하는 기술을 개발하지 못했습니다. 그러므로 저는 완벽한 음성인식 기술 없이 텍스트를 활용하여 수어를 변환하는 시스템을 생각해보았습니다. 바로, 자막이나 대본을 입력시켜서 해당 텍스트가 어느 시점에 음성으로 나오면 그에 맞춰 AI가 수어로 변환하는 시스템입니다. 미리 대본을 알고 있으므로, 해당 음성이랑 대본을 대조만 하면 되기 때문에 수어로 변환하는 모델이 정확도만 높다면 어느 정도 상용화가 가능할 거라고 생각합니다. 나아가 수어는 표정도 중요한데, 텍스트에 따라 AI의 표정을 학습시킨다면 인공지능 수화통역사로 충분히 대체 가능할 것입니다. 그럼 수어 방송의 영역이 넓어질 수 있는데, TV 리모컨이나 애플리케이션에 각 방송의 수어 변환 ON/OFF 기능을 만든다면, 원하는 사람만 수어 기능을 활용할 수 있습니다. 5-2. 웹사이트, 모바일앱, 오픈소스 등 본인이 경험했던 소프트웨어 개발에 사용된 프로그래밍 언어, 협업 방법, 구현 기술 등을 설명하고, 이를 활용하여 KBS 콘텐츠(뉴스, 예능, 라디오 등 장르 무관)의 디지털 서비스에 기여할 수 있는 방안에 대해 기술해 주십시오. [ 챗봇 머신러닝 프로젝트 ] 챗봇 기능을 포함한 교내 웹 커뮤니티를 개발한 경험이 있습니다. 웹 커뮤니티는 학과별, 동아리별 게시판, 식단, 학교 정류장 버스 시간 조회 등의 기능이 있으며 팀원은 총 3명으로 게시판 / 식단 및 버스 + UI / 챗봇으로 역할을 분배했습니다. 저는 챗봇을 담당했지만 각자 본인의 역할이 끝나면 다른 팀원을 도와주기도 했습니다. 협업 툴로는 Trello를 사용하여 마감 기한을 정해 놓고 팀원끼리 서로 관리하며 프로젝트를 진행했습니다. 데이터셋은 학교 QnA게시판과 에브리타임, 학교 페이스북 페이지 등을 바탕으로 약 800여 개의 데이터를 직접 수집했습니다. Django Framework와 Python, HTML, CSS, Javascript 등을 이용해 개발하였으며 doc2vec을 이용해 모델을 구현했습니다. [ 빅데이터와 인공지능을 활용한 시청자 반응 분석 시스템 ] SNS 반응, 댓글 및 검색어의 키워드 등에 대한 빅데이터를 수집해서 그날 방송에 대한 시청자들의 반응을 분석하는 서비스를 지원할 수 있습니다. 각 데이터의 형태소를 분석하여 키워드를 추출하고 각 키워드를 바탕으로 시청자의 반응을 분석하는 모델을 만듭니다. 예를 들어 '재밌다', '웃기다' 등의 키워드가 들어가면 시청자들에게 웃음을 준 방송, '답답하다', '이해 안 간다' 등의 키워드가 들어가면 다음 방송에서는 해당 사항을 좀 더 보완할 수 있는 방향으로 촬영하는 것입니다. 만약, 예능 프로그램에서 어떠한 콘텐츠나 게임에 대해 ‘불편하다’, ‘학대’ 등의 반응이 나온다면 콘텐츠를 수정하던지 바꿈으로써 바로바로 피드백하여 방송을 개선할 수 있다고 생각합니다. 한눈에 시청자의 반응을 파악할 수 있고 방송의 질도 더 높아질 수 있을 것입니다.